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Enregistrement W2122663488 · doi:10.1177/1062860614540512

Continuous Quality Improvement Program for Hip and Knee Replacement

2014· article· en· W2122663488 sur OpenAlexafffundabout
Deborah A. Marshall, Tanya Christiansen, Christopher Smith, Jane Squire Howden, Jason Werle, Peter Faris, Cy Frank

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Quality · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineQuality managementMultidisciplinary approachHealth careQuality (philosophy)Knowledge translationNursingOperations managementPhysical therapyProcess managementKnowledge managementEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving quality of care and maximizing efficiency are priorities in hip and knee replacement, where surgical demand and costs increase as the population ages. The authors describe the integrated structure and processes from the Continuous Quality Improvement (CQI) Program for Hip and Knee Replacement Surgical Care and summarize lessons learned from implementation. The Triple Aim framework and 6 dimensions of quality care are overarching constructs of the CQI program. A validated, evidence-based clinical pathway that measures quality across the continuum of care was adopted. Working collaboratively, multidisciplinary experts embedded the CQI program into everyday practices in clinics across Alberta. Currently, 83% of surgeons participate in the CQI program, representing 95% of the total volume of hip and knee surgeries. Biannual reports provide feedback to improve care processes, infrastructure planning, and patient outcomes. CQI programs evaluating health care services inform choices to optimize care and improve efficiencies through continuous knowledge translation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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